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ahnlich

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安利奇

配x注意： Ahnlich尚未准备就绪，仍在测试中，因此可能会经历破坏变化。

“ähnlich”是指德语相似。它由用于使用和开发的多种工具，例如：

ahnlich-db ：用于存储具有相应元数据（键值映射）的嵌入式/向量的内存矢量钥匙值存储。这是一个功能强大的系统，它使AI/ML工程师可以使用线性（Cosine，Euclidean）或非线性相似性（KDTREE）算法存储和搜索相似的向量。它还利用元数据值中的搜索能够使用元数据值过滤条目。一个简单的例子看起来像

 GETSIMN 2 WITH [0.2, 0.1] USING cosinesimilarity IN my_store WHERE (page != hidden)

// example query
get_sim_n(
    store="my_store",
    search_input=[0.2, 0.1],
    closest_n=2,
    algorithm=CosineSimilarity,
    condition=Predicate::NotEquals{
      key="page",
      value="hidden",
  },
)

ahnlich-ai ：AI代理与ahnlich-db进行通信，接收原始输入，转换为嵌入并在DB中存储。它扩展了功能，然后允许开发人员/工程师使用原始输入（例如图像/文本）向同一商店发出查询。它具有多个可以选择用于商店索引和查询的现成模型。

 CREATESTORE my_store QUERYMODEL all-minilm-l6-v2 INDEXMODEL all-minilm-l6-v2

// example query
create_store(
    store="my_store",
    index_model="all-minilm-l6-v2",
    query_model="all-minilm-l6-v2",
)

ahnlich-client-rs ： ahnlich-db和ahnlich-ai的Rust Client，并支持连接池。
ahnlich-client-py ： ahnlich-db和ahnlich-ai的Python客户端，并支持连接池。
ahnlich-cli ：CLI查询ahnlich-db和ahnlich-ai

建筑学

建筑图

用法

ahnlich-db ， ahnlich-ai和ahnlich-cli被包装并作为多个平台的二进制文件与Docker Images一起发布

可以在没有AI代理的情况下使用DB，以对生成的向量嵌入进行更细粒度的控制，因为所有客户都支持两者

Docker图像。

Note ：

参数和命令必须以引号传递。例如： docker run <image_name> "ahnlich-db run --enable-tracing --port 8000"
CLI包装到Docker图像中。

安装

下载二进制文件

您可以从Github版本下载ai和db的Ahnlich二进制文件。

wget ：

wget https://github.com/deven96/ahnlich/releases/download/bin%2Fdb%2F0.0.0/aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz

提取文件：

tar -xvzf aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz

运行二进制：
```
./ahnlich-db  
```

替换aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz用适合您的架构的文件名替换。对于ai ，下载相应的ai二进制文件，将其提取并使用./ahnlich-ai运行。

使用Docker

您可以为Ahnlich绘制预制的Docker图像：

Ahnlich AI ：

docker pull ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest

Ahnlich DB ：

docker pull ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest

示例Docker组成

以下是一个示例docker-compose.yaml ahnlich-db ， ahnlich-ai跟踪：

 services :
  ahnlich_db :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest
    command : >
      "ahnlich-db run --host 0.0.0.0 
      --enable-tracing 
      --otel-endpoint http://jaeger:4317"
    ports :
      - " 1369:1369 "

  ahnlich_ai :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest
    command : >
      "ahnlich-ai run --db-host ahnlich_db --host 0.0.0.0 
      --supported-models all-minilm-l6-v2,resnet-50 
      --enable-tracing 
      --otel-endpoint http://jaeger:4317"
    ports :
      - " 1370:1370 "

  # optional jaeger service whenever --enable-tracing and
  # --otel-endpoint is used
  jaeger :
    image : jaegertracing/all-in-one:${JAEGER_VERSION:-latest}
    ports :
      - " 16686:16686 "
      - " 1888:1888 " # pprof extension
      - " 8888:8888 " # Prometheus metrics exposed by the collector
      - " 8889:8889 " # Prometheus exporter metrics
      - " 4317:4317 " # otlp grpc
      - " 4318:4318 " # otlp http

以下是一个示例docker-compose.yaml配置，具有持久性：

 services :
  ahnlich_db :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest
    command : >
      "ahnlich-db run --host 0.0.0.0 
      --enable-persistence --persist-location /root/.ahnlich/data/db.dat 
      --persistence-interval 300"
    ports :
      - " 1369:1369 "
    volumes :
      - " ./data/:/root/.ahnlich/data " # Persistence Location

  ahnlich_ai :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest
    command : >
      "ahnlich-ai run --db-host ahnlich_db --host 0.0.0.0 
      --supported-models all-minilm-l6-v2,resnet-50 
      --enable-persistence --persist-location /root/.ahnlich/data/ai.dat 
      --persistence-interval 300"
    ports :
      - " 1370:1370 "
    volumes :
      - " ./ahnlich_ai_model_cache:/root/.ahnlich/models " # Model cache storage
      - " ./data/:/root/.ahnlich/data " # Persistence Location